鱼群算法优化GPR：提升油井动液面预测精度

本文探讨了在石油工业领域的一个关键问题——抽油井动液面（DFL）的实时在线预测。传统的抽油井DFL检测依赖于人工操作回声仪，效率低下且难以实现连续监控。为了提升预测精度和模型的泛化能力，研究人员创新性地结合了鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm, AFSA）与组合核函数高斯过程回归（Combined Kernel Function Gaussian Process Regression, CKF-GPR）。 首先，文章指出高斯过程回归（GPR）是一种强大的机器学习工具，但由于其依赖单一核函数可能限制了预测性能。为此，作者提出使用AFSA来优化组合核函数，这样能够适应更复杂的输入数据模式，增强模型的表达能力。组合核函数包括多项式函数、线性函数和径向基函数，这些选择旨在捕捉不同类型的非线性关系。 在模型构建过程中，引入了快速傅里叶变换（Fast Fourier Transform, FFT）和核主元分析（Kernel Principal Component Analysis, KPCA），它们被用于融合时频数据的特征提取，进一步增强了数据的表示维度，使得模型能更好地理解数据中的潜在规律。这种方法有助于减少噪声影响，提高模型的稳定性和准确性。 论文的研究重点在于通过AFSA优化后的CKF-GPR模型，实现在油田现场的DFL预测。这种方法不仅能够实现预测的实时性，还提升了预测结果的可靠性。研究结果表明，该方法在实际应用中取得了显著的效果，验证了AFSA优化组合核函数在油井动液面预测方面的有效性。 关键词包括：油井、动液面、人工鱼群算法、组合核函数、高斯过程回归。本研究的理论基础和实践经验对于提高石油开采过程中的生产效率以及决策支持具有重要意义，也为其他领域的动态系统预测提供了新的思路和技术借鉴。这是一篇深入研究了油井DFL预测问题，并通过技术创新提高预测性能的重要科研论文。